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公开(公告)号：CN115053122A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202080083517.5
申请日：2020-11-24
Applicant: 朗姆研究公司
Inventor： 科林·迈克尔·安德森 , 罗德里克·莫斯利 , 尼莉莎·苏·德雷格 , 杰罗姆·S·胡巴塞克
Abstract: 多种实施方案包括用于使用RFPM的反射模式傅立叶叠层成像显微镜(RFPM)装置和方法。在一个示例中，RFPM包括被配置为将辐射引导到表面的多组件光源。多组件光源具有多个单独的光源，每个单独的光源被配置为单独激活。RFPM还包括用于接收从表面反射和散射或以其他方式重新定向的辐射的收集光学器件，以及用于将从收集光学器件接收的光能转换成电信号输出的传感器元件。公开了其他装置、设计和方法。
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公开(公告)号：CN105390437A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510516169.7
申请日：2015-08-20
Applicant: 朗姆研究公司
Inventor： 尼莉莎·苏·德雷格 , 凯寒·阿比迪·阿施蒂尼 , 迪伊奈斯·帕德希 , 德里克·B·王 , 巴特·J·范施拉芬迪克 , 乔治·安德鲁·安东内利 , 阿图尔·科利奇 , 赵烈 , 帕特里克·A·范克利蒙布特
IPC: H01L21/768
CPC classification number: H01L21/76826 , C23C16/045 , C23C16/401 , C23C16/56 , H01L21/3105 , H01L21/76814 , H01L21/76825 , H01L21/76831 , H01L21/76843 , H01L21/76876 , H01L23/53238 , H01L23/5329 , H01L21/76835 , H01L21/76877
Abstract: 本发明涉及选择性超低k孔密封的可流动电介质，公开的方法和设备的实现涉及到用可流动的电介质材料对多孔电介质膜进行孔密封。该方法涉及在一定的条件下将上面具有暴露的多孔电介质膜的衬底暴露于气相电介质前体，使得在多孔电介质材料的孔中选择性地沉积可流动电介质材料。在任何暴露的金属表面上没有沉积连续膜的情况下可用所沉积的可流动电介质材料填充孔。
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公开(公告)号：CN112088423B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN201980030046.9
申请日：2019-04-23
Applicant: 朗姆研究公司
IPC: H01L21/306 , H01L21/311 , H01L21/02 , H01L21/324
Abstract: 使用机器学习模型预测热蚀刻反应中的蚀刻。使用量子力学模拟来识别给定热蚀刻反应的一或多个反应路径中的蚀刻工艺的化学特性和相关能量。指示蚀刻特性的标签可与给定热蚀刻反应的化学特性和相关能量相关联。机器学习模型可使用化学特性和相关能量作为自变量以及使用标签作为不同类型的许多不同蚀刻反应的因变量来进行训练。当在机器学习模型中提供新的热蚀刻反应的化学特性和相关能量作为输入时，机器学习模型可准确地预测新的热蚀刻反应的蚀刻特性作为输出。
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公开(公告)号：CN112088423A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201980030046.9
申请日：2019-04-23
Applicant: 朗姆研究公司
IPC: H01L21/306 , H01L21/311 , H01L21/02 , H01L21/324
Abstract: 使用机器学习模型预测热蚀刻反应中的蚀刻。使用量子力学模拟来识别给定热蚀刻反应的一或多个反应路径中的蚀刻工艺的化学特性和相关能量。指示蚀刻特性的标签可与给定热蚀刻反应的化学特性和相关能量相关联。机器学习模型可使用化学特性和相关能量作为自变量以及使用标签作为不同类型的许多不同蚀刻反应的因变量来进行训练。当在机器学习模型中提供新的热蚀刻反应的化学特性和相关能量作为输入时，机器学习模型可准确地预测新的热蚀刻反应的蚀刻特性作为输出。
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